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森林生态系统服务bundle空间聚类主控因子识别随机森林代码试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.随机森林中决策树的数量一般（）效果较好。

A.较少B.适中C.越多D.不确定

2.空间聚类的目的不包括（）

A.发现数据分布规律B.合并数据C.区分不同类群D.降低数据维度

3.森林生态系统服务bundle不包括以下哪种服务（）

A.木材生产B.调节气候C.城市建设D.水土保持

4.随机森林中节点分裂依据是（）

A.信息增益B.距离C.密度D.颜色

5.以下哪个不是空间聚类算法（）

A.K-meansB.DBSCANC.RFD.GMM

6.识别主控因子的第一步通常是（）

A.数据预处理B.模型训练C.结果分析D.绘制图表

7.随机森林算法属于（）

A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习

8.空间聚类中距离度量常用的是（）

A.余弦距离B.曼哈顿距离C.欧式距离D.切比雪夫距离

9.森林生态系统服务bundle研究数据收集不包括（）

A.卫星遥感B.实地调查C.文献查阅D.随机生成

10.随机森林训练数据和测试数据比例一般为（）

A.7:3B.8:2C.6:4D.5:5

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.森林生态系统服务bundle类型包括（）

A.供给服务B.调节服务C.文化服务D.支持服务

2.随机森林的优点有（）

A.精度高B.抗过拟合C.可处理高维数据D.易于并行计算

3.空间聚类方法按原理分类包括（）

A.基于划分B.基于层次C.基于密度D.基于网格

4.主控因子识别方法有（）

A.相关分析B.主成分分析C.逐步回归D.随机森林特征重要性

5.随机森林参数设置包括（）

A.决策树数量B.最大深度C.节点最小样本数D.叶子节点最小样本数

6.空间数据预处理步骤有（）

A.数据清洗B.数据标准化C.数据降维D.数据采样

7.森林生态系统服务研究常用的数据有（）

A.地形数据B.植被覆盖数据C.气象数据D.土壤数据

8.聚类结果评价指标有（）

A.轮廓系数B.兰德指数C.均方误差D.信息熵

9.随机森林中决策树构建涉及的概念有（）

A.节点分裂B.剪枝C.特征选择D.样本划分

10.森林生态系统服务bundle空间聚类应用领域有（）

A.生态保护规划B.自然资源管理C.气候变化研究D.城市绿化设计

三、判断题（每题2分，共10题）

1.随机森林中决策树数量越多，模型一定越好。（）

2.空间聚类不需要考虑数据的空间分布特征。（）

3.森林生态系统服务bundle只关注供给服务。（）

4.随机森林只能处理数值型数据。（）

5.基于密度的空间聚类算法能发现任意形状的聚类。（）

6.主控因子识别结果是唯一的。（）

7.随机森林模型训练不需要划分训练集和测试集。（）

8.空间聚类结果的好坏只取决于聚类算法。（）

9.森林生态系统服务研究数据只能通过实地测量获取。（）

10.随机森林可以用于分类和回归任务。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述随机森林在识别主控因子中的优势。

随机森林可处理高维数据，不易过拟合，能给出特征重要性，可通过对众多决策树结果综合分析，有效识别主控因子，且精度较高、稳定性好。

2.空间聚类算法选择需要考虑哪些因素？

要考虑数据特点，如分布形状、密度等；聚类目的，是发现不同类群还是特定形状聚类；计算效率，大数据量时效率很关键；以及聚类结果的可解释性和准确性。

3.简述森林生态系统服务bundle研究意义。

有助于全面认识森林的多种功能价值，为生态保护、资源管理决策提供科学依据，促进可持续发展，协调生态、经济和社会需求。

4.简述数据预处理对随机森林模型的重要性。

可去除噪声、缺失值等异常数据，使数据标准化，改善数据质量，提升模型训练效率和精度，避免过拟合或欠拟合，利于模型更好学习数据特征。

五、讨论题（每题5分，共4题）

1.讨论随机森林算法在森林生态系统服务bundle空间聚类主控因子识别中的局限性。